Welcome to the Arcade Quiz, where every question is a chance to learn, explore, and challenge yourself. Explore a variety of intriguing topics, put your cloud knowledge to the test, and complete all the challenges to earn an exclusive Google Cloud Credential!
Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for April Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the April Trivia Week 1 badge!
Learn how to streamline healthcare data management with cloud technology. In these hands-on labs, you'll work with FHIR and HL7v2 data using the Healthcare API, de-identify medical images, and build a secure data lake on Cloud Storage. You'll also explore ways to cut cost and process large datasets with Cloud Dataproc. Whether it's managing patient records or securing sensitive data, these labs will equip you with the skills to enhance healthcare technology.
Selesaikan badge keahlian Men-deploy Aplikasi Kubernetes di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: mengonfigurasi dan membangun image container Docker, membuat dan mengelola cluster Google Kubernetes Engine (GKE), memanfaatkan kubectl untuk pengelolaan cluster yang efisien, dan men-deploy aplikasi Kubernetes dengan praktik continuous delivery (CD) yang andal.
Earn the intermediate skill badge by completing the Implement CI/CD Pipelines on Google Cloud skill badge course where you learn how to use Artifact Registry, Cloud Build, and Cloud Deploy. You interact with the Google Cloud console, Google Cloud CLI, Cloud Run, and GKE. This course teaches you how to build continuous integration pipelines, store and secure artifacts, scan for vulnerabilities, attest to the validity of approved releases. Additionally, you get hands-on experience deploying applications to both GKE and Cloud Run.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners' understanding of the topics. "This learning path aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery.
Complete the intermediate Manage Kubernetes in Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: managing deployments with kubectl, monitoring and debugging applications on Google Kubernetes Engine (GKE), and continuous delivery techniques.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Jaringan Google Cloud yang Aman yang membahas resource yang terkait dengan beberapa jaringan untuk membangun, menskalakan, dan mengamankan aplikasi Anda di Google Cloud.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Menerapkan Dasar-Dasar Keamanan Cloud di Google Cloud untuk menunjukkan kemahiran dalam hal berikut: membuat dan menetapkan peran dengan Identity and Access Management (IAM); membuat dan mengelola akun layanan; memungkinkan konektivitas pribadi di seluruh jaringan virtual private cloud (VPC); membatasi akses aplikasi menggunakan Identity-Aware Proxy; mengelola kunci dan data terenkripsi dengan Cloud Key Management Service (KMS); dan membuat cluster Kubernetes pribadi.
This course provides hands-on experience with Google Cloud's Search for Retail, focusing on practical skills in setting up and managing retail search functionalities using APIs and console configurations. Participants will engage with real-world scenarios to learn how to import product data, manage user events, configure search parameters, and optimize search results within a retail environment.
This skill badge aims to evaluate a partner's ability to utilize various methods available to them to automate manual processes involved when deploying machine learning models using Vertex AI. Manual processes are often not scalable which is why advancing an organization's AI/ML adoption requires ML Ops processes to improve the rate of model training, experimentation and deployment.
Dapatkan badge keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI, tempat Anda akan belajar cara menggunakan platform Vertex AI Google Cloud, AutoML, dan layanan pelatihan kustom untuk melatih, mengevaluasi, menyesuaikan, menjelaskan, serta men-deploy model machine learning. Kursus badge keahlian ini diperuntukkan bagi Data Scientist dan Engineer Machine Learning profesional. Badge keahlian adalah badge digital eksklusif yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas kemahiran Anda dalam menggunakan produk dan layanan Google Cloud serta menguji kemampuan Anda dalam menerapkan pengetahuan di lingkungan praktis yang interaktif. Selesaikan Badge keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge digital yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.
Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.
Menyelesaikan badge keahlian tingkat menengah Menginspeksi Dokumen Multimedia dengan Multimodalitas Gemini dan RAG Multimodal untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: menggunakan prompt multimodal untuk mengekstrak informasi dari data teks dan visual dengan menghasilkan deskripsi video, dan mengambil informasi tambahan di luar video menggunakan multimodalitas dengan Gemini; membangun metadata dokumen yang berisi teks dan gambar dengan mendapatkan semua potongan teks yang relevan, dan mencetak kutipan dengan menggunakan Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) dengan Gemini. Badge keahlian adalah badge digital eksklusif yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas kemahiran Anda dalam menggunakan produk dan layanan Google Cloud serta menguji kemampuan Anda dalam menerapkan pengetahuan di lingkungan praktis yang interaktif. Selesaikan kursus badge keahlian ini dan challenge lab penilaian akhir untuk menerima badge keahlian yang dapat Anda bagikan ke jarin…
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mempelajari AI Generatif dengan Gemini API di Vertex AI untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: pembuatan teks, analisis gambar dan video untuk peningkatan kualitas pembuatan konten, serta penerapan teknik panggilan fungsi dalam Gemini API. Temukan cara memanfaatkan teknik Gemini yang canggih, menjelajahi pembuatan konten multimodal, dan memperluas kemampuan project yang didukung AI.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengembangkan Aplikasi GenAI dengan Gemini dan Streamlit untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat teks, menerapkan panggilan fungsi dengan Python SDK dan Gemini API, serta men-deploy aplikasi Streamlit dengan Cloud Run. Anda akan mempelajari berbagai cara memberikan perintah kepada Gemini untuk membuat teks, menggunakan Cloud Shell untuk menguji dan melakukan iterasi pada aplikasi Streamlit, lalu mengemasnya sebagai container Docker yang di-deploy di Cloud Run.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu administrator menyediakan infrastruktur. Anda akan mempelajari cara memerintah Gemini untuk menjelaskan infrastruktur, men-deploy cluster GKE, dan memperbarui infrastruktur yang ada. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan alur kerja deployment GKE. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara Gemini, kolaborator berteknologi AI generatif dari Google Cloud, membantu developer membangun aplikasi. Anda akan mempelajari cara memanfaatkan Gemini untuk menjelaskan kode, merekomendasikan layanan Google Cloud, dan membuat kode untuk aplikasi Anda. Dengan lab interaktif, Anda akan merasakan peningkatan alur kerja pengembangan aplikasi menggunakan Gemini. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
Menjelajahi teknologi, alat, dan aplikasi penelusuran yang didukung AI dalam kursus ini. Mempelajari penelusuran semantik dengan memanfaatkan embedding vektor, penelusuran campuran yang menggabungkan pendekatan semantik dan kata kunci, serta Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang meminimalkan halusinasi AI sebagai agen AI yang di-grounding. Mendapatkan pengalaman praktis dengan Vertex AI Vector Search untuk membangun mesin telusur yang cerdas.
In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
Learn to use LangChain to call Google Cloud LLMs and Generative AI Services and Datastores to simplify complex applications' code.
Complete the intermediate Perform Predictive Data Analysis in BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: creating datasets in BigQuery by importing CSV and JSON files; harnessing the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on soccer event data and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.
Earn the introductory skill badge by completing the Automate Data Capture at Scale with Document AI course. In this course, you learn how to extract, process, and capture data using Document AI.
Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
Demonstrate the ability to create and deploy deterministic virtual agents using Dialgflow CX and augment responses by grounding results on your own data integrating with Vertex AI Agent Builder data stores and leveraging Gemini for summarizations. You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Dialogflow CX Gemini
This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
Kursus ini memperkenalkan Vertex AI Studio, sebuah alat untuk berinteraksi dengan model AI generatif, membuat prototipe ide bisnis, dan meluncurkannya ke dalam produksi. Melalui kasus penggunaan yang imersif, pelajaran menarik, dan lab interaktif, Anda akan menjelajahi siklus proses dari perintah ke produk dan mempelajari cara memanfaatkan Vertex AI Studio untuk aplikasi multimodal Gemini, desain perintah, rekayasa perintah, dan tuning model. Tujuan kursus ini adalah agar Anda dapat memanfaatkan potensi AI generatif dalam project Anda dengan Vertex AI Studio.
Kursus ini menjelaskan cara membuat model keterangan gambar menggunakan deep learning. Anda akan belajar tentang berbagai komponen model keterangan gambar, seperti encoder dan decoder, serta cara melatih dan mengevaluasi model. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat membuat model keterangan gambar Anda sendiri dan menggunakannya untuk menghasilkan teks bagi gambar.
Kursus ini memperkenalkan Anda pada arsitektur Transformer dan model Representasi Encoder Dua Arah dari Transformer (Bidirectional Encoder Representations from Transformers atau BERT). Anda akan belajar tentang komponen utama arsitektur Transformer, seperti mekanisme self-attention, dan cara penggunaannya untuk membangun model BERT. Anda juga akan belajar tentang berbagai tugas yang dapat memanfaatkan BERT, seperti klasifikasi teks, menjawab pertanyaan, dan inferensi natural language. Kursus ini diperkirakan memakan waktu sekitar 45 menit untuk menyelesaikannya.
Kursus ini memberi Anda sinopsis tentang arsitektur encoder-decoder, yang merupakan arsitektur machine learning yang canggih dan umum untuk tugas urutan-ke-urutan seperti terjemahan mesin, ringkasan teks, dan tanya jawab. Anda akan belajar tentang komponen utama arsitektur encoder-decoder serta cara melatih dan menyalurkan model ini. Dalam panduan lab yang sesuai, Anda akan membuat kode pada penerapan simpel arsitektur encoder-decoder di TensorFlow untuk pembuatan puisi dari awal.
Dalam kursus ini Anda akan diperkenalkan dengan mekanisme atensi, yakni teknik efektif yang membuat jaringan neural berfokus pada bagian tertentu urutan input. Anda akan mempelajari cara kerja atensi, cara penggunaannya untuk meningkatkan performa berbagai tugas machine learning, termasuk terjemahan mesin, peringkasan teks, dan menjawab pertanyaan.
Kursus ini memperkenalkan model difusi, yaitu kelompok model machine learning yang belakangan ini menunjukkan potensinya dalam ranah pembuatan gambar. Model difusi mengambil inspirasi dari fisika, khususnya termodinamika. Dalam beberapa tahun terakhir, model difusi menjadi populer baik di dunia industri maupun penelitian. Model difusi mendasari banyak alat dan model pembuatan gambar yang canggih di Google Cloud. Kursus ini memperkenalkan Anda pada teori yang melandasi model difusi dan cara melatih serta men-deploy-nya di Vertex AI.
Seiring semakin meningkatnya penggunaan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning di kalangan perusahaan, proses membangunnya secara bertanggung jawab juga menjadi semakin penting. Membicarakan responsible AI mungkin lebih mudah bagi banyak orang daripada mempraktikkannya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari cara mengoperasionalkan responsible AI dalam organisasi Anda, kursus ini cocok untuk Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Google Cloud mengoperasionalkan responsible AI, dengan praktik terbaik dan pelajaran yang dapat dipetik. Hal ini berguna sebagai framework bagi Anda untuk membangun pendekatan responsible AI.
Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang dimaksudkan untuk menjelaskan responsible AI, alasan pentingnya responsible AI, dan cara Google mengimplementasikan responsible AI dalam produknya. Kursus ini juga memperkenalkan 7 prinsip AI Google.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang membahas definisi model bahasa besar (LLM), kasus penggunaannya, dan cara menggunakan prompt tuning untuk meningkatkan performa LLM. Kursus ini juga membahas beberapa alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga mencakup Alat-alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.